河北省军区开展安全建设能力集训

为深入贯彻上级指示精神,抓好安全基本工作落实,河北省军区开展了安全建设能力集训。省军区部门以上领导、机关各处(室、办、院)负责人,各师(旅)级单位军事主官、参谋长和军务、保卫工作负责人,各团级单位军事     

某焦化厂消防安全定量评价

煤化工生产的原料和产物绝大多数为易燃、易爆、有毒物质,其火灾危险性决定了煤化工生产火灾具有易爆炸、难扑救、损失大等特点。运用道化学公司火灾爆炸危险指数法,通过火灾爆炸危险指数法的程序,以粗苯为例,获得发生事故造成的停产损失,并提出了改善安全生产环境的措施,对建立生产场所安全评价方法体系具有指导意义。     

地空导弹装备战时维修保障效能评估研究

战时装备维修保障的重要性已经日益突显,地空导弹装备战时维修保障效果是决定最终防空反导战争胜负的重要因素。针对地空导弹装备战时维修保障效能评估过程中,运用传统集对分析法难以量化确定权重的问题,提出对集对分析法进行改进的解决思路。即综合集对分析法和熵权法,减少定性分析的主观影响,采用定量方式,实现地空导弹装备战时维修保障效能评估。最后,选取5个地导营装备进行实例验证,证明所建立模型的有效性。本研究为地空导弹部队更好地提高装备维修保障能力和作战效能提供理论依据,具有一定的军事应用价值。     

融合图嵌入的Smooth-PCANet图像识别算法

主成分分析网络（Principal Component Analysis Network,PCANet）是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。然而PCANet在构建网络卷积核时只关注了图像的主分量信息,忽视了近邻像素点之间的位置关系。而通常情况下,图像的相邻像素点具有空间强相关性,因此利用图结构保持像素点的位置近邻关系更有利于网络提取有效特征。因此,我们将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法Smooth-PCANet。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,我们在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

基于AHP的软件测试用例优化

针对典型用例优化方法的缺点,以功能模块覆盖率为基础利用层次分析法(简称AHP)对蚁群算法(简称ACO)、遗传算法(简称GA)进行改进,创建了新的测试用例优化方法。该方法能够对原始用例集进行精简和优先排序,降低了软件测试成本、提高了用例集的错误检测速率。最后以某型系统的基本操作模块为例进行了该技术实现流程的详细阐述。     

民兵预备役部队军事训练应实行三个转变

正民兵预备役军事训练作为全军军事训练体系的组成部分,应按照军事训练转变的总体要求,遵循自身特点规律,推动训练实行三个转变。一是由分散自训向集中施训转变。要进一步加大统合力度,自上而下建立统一的多级组训和考评体系,按照"分类集中、分层组训、跨区联训"的思路,巩固和完善"以省级训练基地为核心、以市级和预备役师旅训练基地为骨干、以     

最美的眼睛

正"刘警官,听说你去乌鲁木齐军区总医院看眼睛了,情况怎么样了?""景楠,最近没有见你,晚上能睡好觉吗?"这是8月1日,五师九〇团职工对驻团阿拉山口边防派出所民警刘景楠的一句句问候。去年4月,刘景楠在抢救团场失火大棚时,左眼被一片手掌大的带火薄膜烫伤。在过去的一年多时间里,视力模糊、整夜失眠给刘景楠带来很多不便,但辖区群众真挚的问候,让他觉得"眼前"的困难不值得一提。刘景楠曾有一双明亮的"眼睛"。他     

核工业集团首家上市企业——中核苏阀科技实业股份有限公司

<正>在省市各级政府的关心和支持下,中核苏阀科技实业股份有限公司不断加大科技投入,并依托江苏省工程技术研发中心,提升企业科技创新能力,坚持走"产学研用"相结合的自主创新道路。中核苏阀科技实业股份有限公司(以下简称公司)成立于1997年,是一家集工业阀门研发、设计、制造及销售为一体的科技型制造企业,也是中国阀门行业和中国核工业集团所属的首家上市企业。公司产品广泛应用于国内外石油、石油天然气、炼油、核电、电力、     

基于NSGA-II和多属性决策的防空火力分配

为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。     

基于最小模型集切换的变结构IMMPF算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。